台湾国立大学（林轩田）《机器学习技法》（第4讲）soft-margin SVM

课程地址：https://class.coursera.org/ntumlone-001/class

课件讲义：http://download.csdn.net/download/malele4th/10212756

注明：文中图片来自《机器学习技法》课程和部分博客

建议：建议读者学习林轩田老师原课程，本文对原课程有自己的改动和理解

Lecture 4 soft-margin SVM

上节课我们主要介绍了Kernel SVM。先将特征转换和计算内积这两个步骤合并起来，简化计算、提高计算速度，再用Dual SVM的求解方法来解决。Kernel SVM不仅能解决简单的线性分类问题，也可以求解非常复杂甚至是无限多维的分类问题，关键在于核函数的选择，例如线性核函数、多项式核函数和高斯核函数等等。但是，我们之前讲的这些方法都是Hard-Margin SVM，即必须将所有的样本都分类正确才行。这往往需要更多更复杂的特征转换，甚至造成过拟合。本节课将介绍一种Soft-Margin SVM，目的是让分类错误的点越少越好，而不是必须将所有点分类正确，也就是允许有noise存在。这种做法很大程度上不会使模型过于复杂，不会造成过拟合，而且分类效果是令人满意的。

目录

Lecture 4 soft-margin SVM

目录
Motivation and Primal Problem动机和原始问题

Dual problem

Messages behind Soft-Margin SVM

model Selection

总结

1 Motivation and Primal Problem（动机和原始问题）

上节课我们说明了一点，就是SVM同样可能会造成overfit。原因有两个，一个是由于我们的SVM模型（即kernel）过于复杂，转换的维度太多，过于powerful了；另外一个是由于我们坚持要将所有的样本都分类正确，即不允许错误存在，造成模型过于复杂。如下图所示，左边的图Φ1是线性的，虽然有几个点分类错误，但是大部分都能完全分开。右边的图Φ4是四次多项式，所有点都分类正确了，但是模型比较复杂，可能造成过拟合。直观上来说，左边的图是更合理的模型。



如何避免过拟合？方法是允许有分类错误的点，即把某些点当作是noise，放弃这些noise点，但是尽量让这些noise个数越少越好。回顾一下我们在机器学习基石笔记中介绍的pocket算法，pocket的思想不是将所有点完全分开，而是找到一条分类线能让分类错误的点最少。而Hard-Margin SVM的目标是将所有点都完全分开，不允许有错误点存在。为了防止过拟合，我们可以借鉴pocket的思想，即允许有犯错误的点，目标是让这些点越少越好。



为了引入允许犯错误的点，我们将Hard-Margin SVM的目标和条件做一些结合和修正，转换为如下形式：





我们再对上述的条件做修正，将两个条件合并，得到：



这个式子存在两个不足的地方。首先，最小化目标中第二项是非线性的，不满足QP的条件，所以无法使用dual或者kernel SVM来计算。然后，对于犯错误的点，有的离边界很近，即error小，而有的离边界很远，error很大，上式的条件和目标没有区分small error和large error。这种分类效果是不完美的。



为了改正这些不足，我们继续做如下修正：





其中，ξn表示每个点犯错误的程度，ξn=0，表示没有错误，ξn越大，表示错误越大，即点距离边界（负的）越大。参数C表示尽可能选择宽边界和尽可能不要犯错两者之间的权衡，因为边界宽了，往往犯错误的点会增加。large C表示希望得到更少的分类错误，即不惜选择窄边界也要尽可能把更多点正确分类；small C表示希望得到更宽的边界，即不惜增加错误点个数也要选择更宽的分类边界。

与之对应的QP问题中，由于新的参数ξn的引入，总共参数个数为d^+1+N，限制条件添加了ξn≥0，则总条件个数为2N。

2 Dual problem

接下来，我们将推导Soft-Margin SVM的对偶dual形式，从而让QP计算更加简单，并便于引入kernel算法。首先，我们把Soft-Margin SVM的原始形式写出来：



然后，跟我们在第二节课中介绍的Hard-Margin SVM做法一样，构造一个拉格朗日函数。

因为引入了ξn，原始问题有两类条件，所以包含了两个拉格朗日因子αn和βn。拉格朗日函数可表示为如下形式：



接下来，我们跟第二节课中的做法一样，利用Lagrange dual problem，将Soft-Margin SVM问题转换为如下形式：

3 Messages behind Soft-Margin SVM

推导完Soft-Margin SVM Dual的简化形式后，就可以利用QP，找到Q，p，A，c对应的值，用软件工具包得到αn的值。或者利用核函数的方式，同样可以简化计算，优化分类效果。Soft-Margin SVM Dual计算αn的方法过程与Hard-Margin SVM Dual的过程是相同的。







接下来，我们看看C取不同的值对margin的影响。例如，对于Soft-Margin Gaussian SVM，C分别取1，10，100时，相应的margin如下图所示：



从上图可以看出，C=1时，margin比较粗，但是分类错误的点也比较多，当C越来越大的时候，margin越来越细，分类错误的点也在减少。正如前面介绍的，C值反映了margin和分类正确的一个权衡。C越小，越倾向于得到粗的margin，宁可增加分类错误的点；C越大，越倾向于得到高的分类正确率，宁可margin很细。我们发现，当C值很大的时候，虽然分类正确率提高，但很可能把noise也进行了处理，从而可能造成过拟合。也就是说Soft-Margin Gaussian SVM同样可能会出现过拟合现象，所以参数(γ,C)的选择非常重要。



所以，在Soft-Margin SVM Dual中，根据αn的取值，就可以推断数据点在空间的分布情况。

4 model Selection

在Soft-Margin SVM Dual中，kernel的选择、C等参数的选择都非常重要，直接影响分类效果。例如，对于Gaussian SVM，不同的参数(C,γ)，会得到不同的margin，如下图所示。



其中横坐标是C逐渐增大的情况，纵坐标是γ逐渐增大的情况。不同的(C,γ)组合，margin的差别很大。那么如何选择最好的(C,γ)等参数呢？最简单最好用的工具就是validation。

validation我们在机器学习基石课程中已经介绍过，只需要将由不同(C,γ)等参数得到的模型在验证集上进行cross validation，选取Ecv最小的对应的模型就可以了。例如上图中各种(C,γ)组合得到的Ecv如下图所示：



因为左下角的Ecv(C,γ)最小，所以就选择该(C,γ)对应的模型。通常来说，Ecv(C,γ)并不是(C,γ)的连续函数，很难使用最优化选择（例如梯度下降）。一般做法是选取不同的离散的(C,γ)值进行组合，得到最小的Ecv(C,γ)，其对应的模型即为最佳模型。这种算法就是我们之前在机器学习基石中介绍过的V-Fold cross validation，在SVM中使用非常广泛。

V-Fold cross validation的一种极限就是Leave-One-Out CV，也就是验证集只有一个样本。对于SVM问题，它的验证集Error满足：





SV的数量在SVM模型选择中也是很重要的。一般来说，SV越多，表示模型可能越复杂，越有可能会造成过拟合。所以，通常选择SV数量较少的模型，然后在剩下的模型中使用cross-validation，比较选择最佳模型。

5 总结

本节课主要介绍了Soft-Margin SVM。我们的出发点是与Hard-Margin SVM不同，不一定要将所有的样本点都完全分开，允许有分类错误的点，而使margin比较宽。然后，我们增加了ξn作为分类错误的惩罚项，根据之前介绍的Dual SVM，推导出了Soft-Margin SVM的QP形式。得到的αn除了要满足大于零，还有一个上界C。接着介绍了通过αn值的大小，可以将数据点分为三种：non-SVs，free SVs，bounded SVs，这种更清晰的物理解释便于数据分析。最后介绍了如何选择合适的SVM模型，通常的办法是cross-validation和利用SV的数量进行筛选。